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A.管理學概要、B.計算機概論

人力資源管理 勞工法令

技檢◆配電電纜裝修-乙級

115年 - 115 普通考試_交通行政：交通政策與行政概要#142152(4題)

115年 - 115 普通考試_水土保持工程：水土保持概要（包括植生工法）#142151(4題)

115年 - 115 普通考試_客家事務行政：客家歷史與文化概要#142150(4題)

115年 - 115 普通考試_水利工程：水利工程概要#142149(4題)

115年 - 115 普通考試_戶政：民法總則、親屬與繼承編概要#142148(4題)

115年 - 115 普通考試_文化行政：文化行政概要#142147(4題)

115年 - 115 普通考試_原住民族行政：原住民族行政與法規概要#142146(4題)

115年 - 115 普通考試_文化行政：藝術概要#142145(4題)

115年 - 115 普通考試_勞工行政：勞資關係概要#142144(4題)

115年 - 115 普通考試_勞工行政：勞工行政與勞工立法概要#142143(4題)

1650 電度表中心點距離地面高度應在 (A)1.5米以上，2米以下 (B)1.5米以上，1.8米以下 (C)1.2米以上，1.8米以下 (D)1.8米以上，2米以下。

1649 高壓電纜之金屬絕緣遮蔽層材質若為銅帶、銅線、銅編織或三者之組合者，應連接於_________，上述何者不正確？ (A)設備接地導線 (B)接地匯流排 (C)相導體 (D)接地電極

1648 高壓單芯電纜之彎曲內側半徑，有遮蔽層者，應為電纜外徑 (A)10倍 (B)12倍 (C)8倍 (D)7倍以上。

四、請依照下列基地條件，說明植栽設計運用方式，並請繪製平 面圖和剖立面圖，舉例說明：(1)基地位在嘉義公園旁一間獨 棟二樓住宅(建物長 15 公尺*寬 10 公尺)，庭院南北向，長寬 為 25 公尺*20 公尺，住宅和庭院大門都朝南，植栽種類應該 有哪些搭配可能性？請簡單繪圖說明；(2)此基地環境條件適 合的植栽種類，請舉例六項物種名稱說明；可舉例，搭配圖 說描述之。(25 分)

三、一般商業區道路景觀綠化，植栽的環境條件為：30 公尺寬道 路，二旁建築物平均高度有 15 層樓，人行道 5 公尺寬，帶狀 植栽槽(寬 1.2 公尺)。在選擇行道樹之喬木樹種，請詳細敘述 選種說明：(1)喬木成株的樹冠冠幅(寬度)條件；(2)樹幹淨高； (3)樹木生長速度；(4)在商店家前，行道樹選擇樹種的樹名、 種植位置應注意事項；(5)該行道樹樹穴留設深度和喬木根系 選種等，這五方面應注意事項與原因。(25 分)

二、請說明在台灣本島濱海防風林之植栽規劃、設計上有那些重 要原則？並請列舉適用於台灣本島防風林之喬木、灌木、地 被、藤蔓植物各 3 種，且說明理由。(25 分)

國中會考國文

講師：yamoltest1

簡介：整理國中會考重點筆記，並蒐集相關題目

基本電學

講師：tina

簡介：基本電學

警察特考必背：警用500英文單字

講師：最佳姐

簡介：好的參考書，能節省考生時間。 申論的實力常被運氣左右，但選擇題一題就是兩分，因此英文常常成為警特的決...

第1條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：行政執行法第一章：總則 §1~§10

描述： 第1條(適用範圍)

第2條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：行政執行法第一章：總則 §1~§10

描述： 第2條(種類)

第3條

課程：【國考助手】2025警察法規(下冊)：行政執行法、社會秩序維護法
章節：行政執行法第一章：總則 §1~§10

描述： 第3條(公平原則及比例原則)

53 下列何種細胞不是 cromolyn sodium 的作用部位？ (A) 肥胖細胞 (B) 嗜中性白血球 (C) 嗜酸性白血球 (D) T 淋巴球

13 單一制國家中，中央政府出版書面合作指引，以促進地方間跨域合作，此一作為最符合下列何治理策略？ (A)以權威為基礎的治理策略 (B)以資訊為基礎的治理策略 (C)以層級為基礎的治理策略 (D)以參與為基礎的治理策略

14 地方自治的意涵，不包括下列何者？ (A)地方政府具有自治立法權 (B)地方政府具有自治組織權 (C)地方政府具有自治監察權 (D)地方政府具有自治財政權

13. 某電商平台的資料科學團隊欲建置一套 NLP 模型，用於分析顧客在社群媒體上對商品的評論情緒。在將原始貼文資料送入模型訓練前，團隊執行了以下步驟：移除貼文中央雜的 HTML 標籤與網址、將表情符號轉換或移除、去除「的、了、啊」等對情緒判斷無實質貢獻的停用詞，並統一將文字轉換為小寫格式。請問上述步驟主要屬於機器學習專案流程中的哪一環節？ (A)模型評估(Model Evaluation)：透過移除干擾詞彙，計算模型在測試資料集上的準確率、精確率等指標表現； (B)特徵萃取(Feature Extraction)：將文字資料轉換為數值向量，使模型能夠識別評論中與情緒相關的關鍵詞彙權重； (C)資料清理與預處理(Data Cleaning and Preprocessing)：將原始、雜亂的文字資料轉換為格式一致、去除雜訊的乾淨資料，以利後續模型有效學習； (D)超參數調校(Hyperparameter Tuning)：調整模型訓練過程中的學習率、批次大小等參數，以移除訓練資料中的雜訊干擾

14. 某資料科學家利用房屋資料建立 AI 房價預測模型，資料中包含許多彼此高度相關的數值特徵(例如房屋總坪數、客廳坪數等)。為了降低資料維度並減少特徵間的重複資訊，最適合採用下列何種技術？ (A)類別編碼(Categorical Encoding)； (B)主成分分析(PCA)降維； (C)特徵標準化(Standardization)； (D)異常值(Outlier)處理

15. 企業在公開去識別化的消費資料集前，為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分，同時保留資料的分析價值，最適合採用下列哪一種隱私保護技術？ (A)差分隱私(Differential Privacy)技術； (B)隨機抽樣(Random Sampling)技術； (C)k-匿名化(k-Anonymity)技術； (D)密碼雜湊(Hashing)技術